Design Sprint Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Die Teilnehmenden erlernen die Erstellung und Anwendung von User Story Maps, um Anforderungen in den Kontext der Nutzerreise zu stellen. Ziel ist es, Lücken im Verständnis frühzeitig zu schließen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und eine verlässliche Basis für die Release-Planung zu schaffen.

Digitale Lernmedien effizient erstellen: Diese Weiterbildung zeigt, wie Sie mit KI‑Tools, klarer Didaktik und praxiserprobten Methoden professionelle E‑Learning‑Inhalte entwickeln, visualisieren und interaktiv gestalten – ideal für Trainerinnen, Fachexpertinnen und Personalentwicklung.

Die Teilnehmenden erlernen die Integration von KI-Tools in den täglichen UI/UX-Workflow. Ziel ist es, ChatGPT für Konzepte und Personas einzusetzen, Midjourney für hochwertiges Bildmaterial zu nutzen und Figma AI zur Automatisierung von Layouts und Komponenten-Management anzuwenden, um die Projektlaufzeiten signifikant zu verkürzen.

Diese Fortbildungsreihe zeigt, wie Trainings so gestaltet werden, dass Wissen nicht nur vermittelt, sondern wirklich angewendet wird – durch neurobiologisch fundiertes, multisensorisches und emotional verankertes Lernen. Im Fokus steht der nachhaltige Praxistransfer: vor, während und besonders nach dem Training, unterstützt durch klare Zieldefinitionen, agile Methoden und praxisnahe Aufgaben. Lernende werden befähigt, Verantwortung für ihren eigenen Lernprozess zu übernehmen – für mehr Wirkung im Alltag.

Von den Grundlagen bis zum gezielten Einsatz im Arbeitsalltag

Fakt ist: KI geht nicht mehr weg. Wenn wir nicht abgehängt werden möchten, ist es wichtig, dass wir uns damit befassen und verstehen, wie die Systeme funktionieren. Denn die Stärke von Künstlicher Intelligenz ist es, Zusammenhänge schnell zu erkennen, wodurch sie eine Vielzahl von Routineaufgaben erleichtern kann. So sind zum Beispiel die Anwendungsmöglichkeiten im Assistenzbereich vielfältig und reichen von der Bearbeitung von Texten und E-Mails, über die Organisation von Terminen bis hin zur Erstellung von Berichten, Transkripten, Übersetzungen und Meeting-Protokollen. Dieser Workshop erkundet zunächst die Grundlagen der generativen KI und geht dann speziell auf die Bedürfnisse im Assistenzbereich ein. In einem Mini-Design-Sprint schauen wir uns konkrete Anwendungsfälle an und erarbeiten in kleinen Gruppen Möglichkeiten, wie KI bei der Erledigung von Aufgaben helfen kann. Natürlich darf auch der Blick auf die Risiken nicht fehlen. Wie gelingt die Integration in den Arbeitsalltag? Wo stößt die KI an ihre Grenzen? Welche Regeln brauchen wir im Umgang mit Künstlicher Intelligenz? Diese Fragen und viele mehr behandelt das Seminar.

Die Teilnehmenden erlernen die wesentlichen Unterschiede zwischen traditioneller Software und KI-Produkten. Ziel ist es, Geschäftspotenziale für ML-Anwendungsfälle zu identifizieren, Anforderungen an Datenqualität zu definieren und die Zusammenarbeit mit Data Scientists effizient zu steuern, um marktfähige Lösungen zu entwickeln.

Dieses Programm bringt KI aus Einzelinitiativen und Piloten in den verlässlichen Arbeitsalltag – strukturiert, pragmatisch und messbar. Viele Organisationen hängen in der „Wir probieren mal“-Phase fest: Nutzen ist da, aber Regeln, Verantwortung und Adoption sind diffus.

90-30-6 ist ein klarer Umsetzungsrahmen:

• 90 Minuten: Entscheidungsklarheit (Ziele, Reifegrad, Top-Use-Cases, Risiken, Stakeholder)

• 30 Tage: Quick Wins + Leitplanken v1 (Do’s/Don’ts, Use-Case-Ampel, Review-Standard)

• 6 Wochen: Routinen + Enablement (Generate → Review → Decide, Rollen, Team-Standards, Transfer)

Ergebnis: ein handhabbares „Minimum Viable Set“ aus Use-Case-Steuerung, Standards und Routinen, das KI sicher macht und gleichzeitig Tempo ermöglicht. BR-ready gedacht (Sensibilisierung, keine Rechtsberatung).

Die Teilnehmenden erlernen die wesentlichen Unterschiede zwischen traditioneller Software und KI-Produkten. Ziel ist es, Geschäftspotenziale für ML-Anwendungsfälle zu identifizieren, Anforderungen an Datenqualität zu definieren und die Zusammenarbeit mit Data Scientists effizient zu steuern, um marktfähige Lösungen zu entwickeln.